Red neuronal para Forex: comprensión de los conceptos básicos
Una red neuronal en el comercio de divisas es un método de aprendizaje automático inspirado en las neuronas biológicas del cerebro humano. La máquina aprende de los datos del mercado (valores de los indicadores técnicos y fundamentales) e intenta predecir la variable objetivo (precio de cierre, resultado comercial, etc.).
Una red neuronal es una serie de algoritmos que buscan identificar relaciones en un conjunto de datos a través de un proceso que imita cómo funciona el cerebro humano.
Entonces, las redes neuronales son sistemas que recopilan y analizan diferentes tipos de datos proporcionados por la inteligencia artificial. El sistema analiza datos como el cerebro humano. Con estrategias de toma de decisiones como prueba y error, segregación y generalización, la red mejora su efectividad. Las redes neuronales son esenciales para los sistemas productivos de inteligencia artificial. El uso de esta tecnología se está aplicando actualmente al mercado Forex.
El proceso de desarrollo de redes neuronales es importante para mejorar la precisión de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial se utiliza en todo el mundo, desde teléfonos inteligentes hasta automóviles. De muchas formas, la inteligencia artificial hace que la vida diaria sea más fácil y cómoda. Con todo este avance, es importante estar atento a sus fallas. Por esta razón, el mercado Forex necesita ver un mayor desarrollo en las redes neuronales antes de que puedan usarse en todos los ámbitos.
Tenemos 2 tipos de problemas más comunes:
1) Problema de regresión de Forex en el que intentamos predecir los precios futuros en el comercio.
2) Clasificación de Forex en la que tratamos de predecir si el comercio será rentable o perderá el comercio.
Ejemplo de operaciones de cambio de red neuronal:
Problema de regresión del comercio de divisas:
Entrada: precio de apertura de ayer, precio máximo de ayer, precio mínimo de ayer, precio máximo de los últimos 7 días, precio mínimo de los últimos 7 días, índice de fuerza relativa para el marco de tiempo del gráfico diario.
Variable objetivo: precio de cierre de mañana.
Este es un sencillo problema de aprendizaje automático de redes neuronales de regresión.
Problema de clasificación de operaciones de cambio:
Entrada: precio de apertura de ayer, precio máximo de ayer, precio mínimo de ayer, precio máximo de los últimos 7 días, precio mínimo de los últimos 7 días, índice de fuerza relativa para el marco de tiempo del gráfico diario.
Variable objetivo: 1 o 0, donde 1 es el comercio de ganancias, 0 es el comercio de pérdidas.
Cómo funcionan las Redes Neuronales
Los sistemas de redes neuronales utilizan datos y los analizan. El proceso en el que las redes neuronales analizan la información es similar a la relación causa-efecto en el pensamiento humano. Las probabilidades de una situación se analizan antes de tomar una decisión final. Esto también es cierto para los sistemas de redes neuronales. La red neuronal analiza la información pasada para tomar una decisión más informada en el futuro. Esto es similar a cuando un niño comete un error al hacer un rompecabezas y lo corrige con su siguiente movimiento. A veces, descubrir qué no funciona nos ayuda a descubrir qué funciona. Así es como el sistema procesa la información y toma decisiones fundamentadas.
La red neuronal biológica funciona de manera muy similar a los nervios del cuerpo humano. Por ejemplo, todos los elementos del sistema se comunican entre sí para determinar una respuesta final. La red neuronal tiene varias capas y está orientada a los detalles. Hay dos bases de datos principales relacionadas con las redes neuronales. Hay una base de entrenamiento y una base de prueba. Las mejoras de la base de datos se completan mediante prueba y error. La red mantiene un progreso permanente. El sistema siempre utiliza nueva información para mejorar el resultado.
El mercado Forex ha ido ampliando cada vez más su tecnología para mejorar los resultados comerciales. Los desarrolladores de tecnología tienen la capacidad de mejorar enormemente la eficacia de todas las formas de inteligencia artificial. La característica más importante de las redes neuronales es su capacidad para recopilar datos y analizarlos. Esta información luego se almacena y se usa cuando llega el momento de hacer predicciones. El sistema necesita tiempo para reconocer y aprender patrones antes de que pueda usarse de manera consistente con éxito garantizado. El proceso de aprendizaje del sistema no lleva mucho tiempo, que es otro beneficio de esta red rápida.
Las diferentes características de la red incluyen inmersión, extracción, entrenamiento neuronal y toma de decisiones. Estos son los pasos necesarios para crear una predicción precisa.
Cómo las redes neuronales benefician al mercado de divisas
Las redes neuronales tienen la capacidad de beneficiar significativamente al mercado de divisas. La razón principal de esto se debe a su precisión e instintos intuitivos. Tienen la capacidad de analizar datos fundamentales y datos técnicos. Los sistemas mecánicos no están bien equipados para analizar este tipo de datos. Los errores humanos son aún más habituales a la hora de analizar estos datos. Es por eso que las redes neuronales tienen la capacidad de beneficiar enormemente a los comerciantes.
Otro beneficio importante de las redes neuronales es su rápida adaptabilidad. Las redes neuronales no tardan mucho en entrenarse. Esto es beneficioso ya que ahorra tiempo y recursos. Las redes neuronales pueden ayudar a cerrar la brecha entre la inteligencia humana y las computadoras.
¿Dónde se han utilizado estos sistemas?
Las redes neuronales ya se utilizan en la actualidad. Los motores de búsqueda populares como Google ya utilizan redes neuronales para mejorar su sistema. Google usa redes neuronales para analizar y clasificar imágenes, texto y otros datos. La red neuronal tiene la capacidad de ordenar imágenes y distinguir ciertas características de otras. Google translate también utiliza redes neuronales en parte. Por ejemplo, las traducciones se han vuelto más precisas con el uso de redes neuronales. Los beneficios de estos sistemas incluyen el autoaprendizaje, la velocidad de reacción altamente mejorada y la capacidad de resolución de problemas.
¿Puede la red generar éxito para Forex?
Mucha gente quiere saber si el sistema es totalmente compatible con Forex y cómo generar un resultado exitoso. Las redes neuronales tienen la capacidad de hacer un pronóstico. También pueden generalizar y resaltar los datos. La red está capacitada y puede realizar predicciones fundamentadas basadas en la información histórica que ha guardado. Los indicadores clásicos son diferentes de las redes neuronales. Las redes neuronales tienen la capacidad de ver las dependencias entre los datos y, por lo tanto, realizar ajustes basados en esta información. Se necesitará un nivel de tiempo y recursos disponibles para capacitar a la red; sin embargo, estos son menores y el resultado vale la pena.
Por ejemplo: Predecir la tendencia de Forex a través de redes neuronales convolucionales
o Un estudio de caso sobre el uso de redes neuronales para realizar pronósticos técnicos de forex.
Como ocurre con cualquier otro sistema, las redes neuronales tienen un margen de error. Pueden producir un pronóstico inexacto. Las soluciones finales se basan principalmente en los datos de entrada. Las redes neuronales pueden descifrar patrones y relaciones donde el ojo humano no puede. La inteligencia del sistema tiene el potencial de ser defectuosa como resultado de la emoción. La falta de emoción puede verse como un talón de Aquiles en un mercado Forex fluctuante.
Mi opinión sobre las redes neuronales
Las redes neuronales tienen una perspectiva extrema en la ciencia. Tienen una capacidad única para predecir las tendencias y situaciones del mercado de manera más eficiente que un asesor tradicional. Pueden distinguir patrones, tendencias y dinámicas. Pueden descubrir y detectar ciclos de comportamiento. Los comerciantes que utilizan redes neuronales prefieren operaciones a largo plazo. Los revendedores no utilizan redes neuronales con frecuencia. Las redes neuronales existían hace una década. Sin embargo, su popularidad está aumentando como resultado del big data. Las tecnologías asociadas con big data, como el almacenamiento en la nube, han aumentado rápidamente el uso de redes neuronales y su desarrollo potencial.
En el comercio de divisas, las redes neuronales tienen grandes desventajas porque pueden sobreajustarse muy fácilmente. ¿Cómo explicar esto? Cuando entrenamos el conjunto de datos, obtendremos un error de entrenamiento. Cuando probamos nuestro modelo en datos de prueba no vistos, obtendremos el error de prueba. El sobreajuste tiene un pequeño error de entrenamiento excelente, pero un gran error de prueba. No es bueno. Nuestro asesor experto tendrá un pequeño error excelente en el comercio de divisas al probar los datos, pero resultados terribles en el comercio en vivo.
En mi experiencia, los modelos de regresión simple pueden ser muy robustos y tener un excelente rendimiento comercial en vivo. Entonces, tenga cuidado con las redes neuronales …
Es un experto en nichos financieros, operaciones a largo plazo y niveles técnicos semanales.
El campo principal de la investigación de Igor es la aplicación del aprendizaje automático en el comercio algorítmico.
Educación: Ingeniería Informática y Ph.D. en el aprendizaje automático.
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